package cn.icatw.leetcode.editor.cn;
//给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按 任意顺序 返回答案。
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// 示例 1:
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//输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
//输出: [1,2]
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// 示例 2:
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//输入: nums = [1], k = 1
//输出: [1]
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// 提示：
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// 1 <= nums.length <= 10⁵
// k 的取值范围是 [1, 数组中不相同的元素的个数]
// 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的
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// 进阶：你所设计算法的时间复杂度 必须 优于 O(n log n) ，其中 n 是数组大小。
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// Related Topics 数组 哈希表 分治 桶排序 计数 快速选择 排序 堆（优先队列） 👍 1854 👎 0


import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;

//Java：前 K 个高频元素
public class T347_TopKFrequentElements {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new T347_TopKFrequentElements().new Solution();
        // TO TEST
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
    class Solution {
        public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
            //优先级队列，为了避免复杂api操作，pq存储数组
            PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(o -> o[1]));
            //答案数组为k个元素
            int[] res = new int[k];
            //存储元素出现的次数
            HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
            for (int num : nums) {
                map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
            }
            //遍历map
            for (Map.Entry<Integer, Integer> x : map.entrySet()) {
                //    将kv转化成数组
                int[] tmp = {x.getKey(), x.getValue()};
                pq.offer(tmp);
                //    小根堆
                if (pq.size() > k) {
                    pq.poll();
                }
            }
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                res[i] = pq.poll()[0];
            }
            return res;
        }
    }
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
